土壤成分分析仪【恒美 HM-GT2】是一款测定土壤养分含量的精密仪器，土壤肥力检测仪可以对耕作的土地进行长期的监测，帮助生产人员获取更多的土壤养分数据，通过这些数据的统计分析了解到

#食品营养成分分析仪#爆款仪器介绍【三体仪器ST-GD-X04】如今，人们的生活条件比以前好得多，人们越来越意识到食物营养对身体的重要性，所以现在人们的饮食也越来越注重健康。因此，食品营养备受关注

土壤成分分析仪【莱恩德LD-GT4】Soil composition analyzer我国农村一直有施氮肥的习惯，这样容易导致土壤营养元素比例失调，作物生长前期表现为营养体生长旺盛，如冬小麦，表现

食品营养成分分析仪【恒美 HM-G1800】可快速检测200多项目，包含非食用化学物质、滥用食品添加剂、农药残留、兽药残留、重金属、病害肉、营养强化剂、抗生素类残留、激素类残留、真菌毒素类残留、化学类残留等现场的定性定量检测。

食品营养成分分析仪器【恒美 HM-GS300】的检测项目包括农药残留、兽药残留、非法添加剂残留、瘦肉精残留、抗生素残留等有毒有害物质，食品安全多功能检测仪在食品加工贸易、食品生产厂家、工商质监部门等

基于DNN与规则学习的机器翻译算法综述

为提高入侵检测效率，需要对数据进行特征提取以降低数据维度。结合信息增益（IG）和主成分分析（PCA），提出一种网络入侵检测方法。通过G提取分类能力强的属性特征，利用PCA对其降维，并采用

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进。

基于机器学习的哈希检索算法综述

分类器组合学习策略与在线学习、基于块的集成、增量学习关键技术，指出现阶段概念漂移数据流集成分类算法所需解决的主要问题，并对集成基分类器的动态更新与加权组合、多类型概念漂移的快速检测等研究方向进行分析和展望。

分器，并基于得到的区分器，向上、下分别扩展3轮，给出对 GRANULE64/80算法的11轮不可能差分分析。通过该算法可以恢复80-bit主密钥，时间复杂度为233次11轮 GRANULE64算法加密，数据复杂度为2“个选择明文。

，利用主成分分析方法对提取的特征做降维处理，并将SvM- Adaboost集合算法作为检测引擎。采用NSL-KDD数据集进行训练和测试，实验结果表明，该系统的正确率达到97.3%，较SVM算法和 Adaboost算法分别提高4.8%和14.3%。

双向二维主成分分析（（2D）2PCA）易受异常值影响，鲁棒性差，且所提取的特征向量是非稀疏的。针对上述不足，提出基于L1范数的稀疏双向二维主成分分析方法（2D）2 PCA-LI S。在（2D

果树属于多年生植物，主要提供可食用的果实，果树在种植培育过程中也是需要精心的呵护，通过土壤成分分析仪【恒美仪器HM-GT3】我们可以了解果树种植地区的土壤成分，并且根据植物生长过程中的元素缺失情况进行肥料补充，从而实现植物的茁壮成长，提高园艺艺术家的水平。

高技术提供更多更有效的高性能结构材料和功能性材料。除熟知的塑料、橡胶、纤维三大类合成材料外，还包括涂料、胶黏剂、液晶、离子交换树脂、生物医用高分子材料、复合材料以及各种高功能高分子。高分子材料成分分析是通过多种分离技术，利用各种分析仪器进行表征，完成对待检样品的未知成分定性、定量分析的过程。

机器学习可靠性与算法优化教材免费下载。

数据库的访问行为，提出一种基于主成分分析（ Principal Component Analysis，PCA）和随机树（ Random tree，RT）的异常访问检测算法PCA-RT。首先，根据用户提交的查询语句特征构造用户数据库访问行为轮廓向量;然后，利用PCA算法对用户行为轮廓

Adaboost检测人脸区域算法减少背景、光照等干扰因素对于头部姿态特征提取的影响。其次，采用融合方向棁度直方图（HOG特征和局部二值模式（LBP）特征分别对人脸的轮廓特征和纹理特征进行提取。然后，通过成分分析（PCA）对融合的头部姿态特征进行特征选择

近年来，机器学习模型算法在越来越多的工业实践中落地。在滴滴，大量线上策略由常规算法迁移到机器学习模型算法。如何搭建机器学习模型算法的质量保障体系成为质量团队急需解决的问题之一。本文整体介绍了机器学习模型算法的质量保障方案，并进一步给出了滴滴质量团队在机器学习模型效果评测方面的部分探索实践。

主成分分析算法（ conditional2DPCA，C2DPCA）的图像卷积核，形成 PCACAE的第1个卷积层;其次，对卷积输出进行池化操作并卷积编码重构，构

针对传统的利用神经网络等工具进行水文趋势预测得出结果不具备解释性等不足，文中提出一种基于机器学习算法的水文趋势预测方法，该方法旨在利用 XGBOOST机器学习算法建立参照期与水文预见期之间各水文特征

的二维主成分分析算法（ conditional2DPCA， C2DPCA）的图像卷积核，形成 PCACAE的第1个卷积层;其次，对卷积输出进行池化操作并卷积编码重

土壤成分分析仪［莱恩德］可检测土壤及化肥、有机肥（含叶面肥、水溶肥、喷施肥等）、植株中的速效氮、速效磷、有效钾、全氮、全磷、全钾、有机质、酸碱度、含盐量，钙、镁、硫、铁、锰、硼、锌、铜、氯、硅、钼等

　　硬件木马给集成电路芯片的可靠性带来巨大威胁，为此，提出一种基于主成分分析（PCA）和长短时记忆（LSTM）神经网络的硬件木马检测方法。利用PCA提取侧信道信息中的电流特征向量，并利用该特征向量

　　硬件木马给集成电路芯片的可靠性带来巨大威胁，为此，提出一种基于主成分分析（PCA）和长短时记忆（LSTM）神经网络的硬件木马检测方法。利用PCA提取侧信道信息中的电流特征向量，并利用该特征向量

近年来，计算机视觉、机器人技术、机器学习和数据科学已经成为推动技术重大进步的一些关键领域。任何人在阅读上述领域的论文或书籍时，都会被一个奇怪的行话所迷惑，这个行话涉及到一些奇异的术语，如核主成分分析、岭回归、套索回归、支持向量机（SVM）、拉格朗日乘数、KKT条件等。

什么是机器学习？机器学习是英文名称MachineLearning（简称ML）的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化。

在之前的格物汇文章中，我们介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析（PCA），了解了PCA算法实质上是进行了一次坐标轴旋转，尽可能让数据映射在新坐标轴方向上的方差尽可能大，并且让原数据与新映射的数据在距离的变化上尽可能小。

仪器：土壤成分分析仪； 型号：TPY-6A 简介： TPY-6A土壤成分分析仪是由托普云农研发供应，该仪器是一款土壤养分的快速测试仪器，支撑多种土壤养分检测。 土壤成分分析仪可检测氮，磷，钾，酸碱度

本文介绍了10大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。

什么是机器学习？机器学习是英文名称MachineLearning（简称ML）的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

机器学习一词经常与AI互换使用，尽管有明显的区别。机器学习算法使用机器来了解给定的数据集。机器学习的一个子集包括深度学习，它在网络安全领域显示出了巨大的希望

对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。

机器学习是一门多领域交叉学科，廊括众多：涉及到概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

算法公式挺费神，机器学习太伤人。任何一个刚入门机器学习的人都会被复杂的公式和晦涩难懂的术语吓到。但其实，如果有通俗易懂的图解，理解机器学习的原理就会非常容易。本文整理了一篇博客文章的内容，读者可根据这些图理解看似高深的机器学习算法。

、磷、硫等元素。如何科学合理地应用现代检测技术判断其成份，并依据其成份、元素百分率决定其材质特性及其应用范围，在现代制造业中处关键作用。现代检测钢铁成分分析方法有多种，主要采用的分析方法有：

机器学习中有许多分类算法。本文将介绍分类中使用的各种机器学习算法的优缺点，还将列出他们的应用范围。

先前呢，我们在最受欢迎的十大机器学习算法-part1和最受欢迎的十大机器学习算法-part2两篇文章中简单介绍了十种机器学习算法，有的读者反映看完还是云里雾里，所以，我会挑几种难理解的算法详细讲解一下，今天我们介绍的是线性判别分析。

本文档的主要内容详细介绍的是计算机视觉概论完成主成分分析和分类开始运动估计资料免费下载。

本文主要介绍一个被广泛使用的机器学习分类算法，K-nearest neighbors（KNN），中文叫K近邻算法。

最常见的机器学习算法是学习映射Y = f(X)来预测新X的Y，这叫做预测建模或预测分析。

回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？

机器学习性能评价标准是模型优化的前提，在设计机器学习算法过程中，不同的问题需要用到不同的评价标准，本文对机器学习算法常用指标进行了总结。

流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，与核PCA的目的一样，它想要在低维空间中尽量保持在高维空间中的结构。

在格物汇之前的文章中，我们系统性的介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析PCA与线性判别分析LDA的原理、应用场景，以及这两种算法的局限性和改进方法。今天的格物汇要给大家介绍一种新的机器学习算法

本文利用核主成分分析法对乳腺癌的影响因子进行特征提取，以获取的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型，其中模型参数分别通过粒子群算法和遗传算法进行选择优化，分别构建

选择后的特征是原来特征的一个子集。 特征抽取是如何对数据进行变换的呢？其两个经典的方法：主成分分析(Principle Components Analysis ,PCA)和线性评判分析

让我们先大致看一下“奇异值分解”（SVD）这一章，这是最重要的算法之一。SVD将PCA、线性回归、岭回归、QDA、LDA、LSI、推荐系统、压缩算法、L2 distance等多种算法联系在一起，可以说是机器学习中最重要的算法了。

为了把机器学习技术应用于工业，须先了解机器学习分成哪里些种类，有哪里些不同的算法，以及实际应用时有什么值得注意的地方。

　在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和 Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。

提到PCA，可能有些人会想到MDA（Multiple Discriminate Analysis,多元判别分析法），这两者都是线性变换，而且很相似。只不过在PCA中，我们是找到一个成分（方向）来把

本文通过对检测人体成分健康新理念与先造的人体成分分析测量装置设计思想及功能等问题的分析说明，以示出当今人体创建健康生活的基本方法及应用的一种新途径。

本文将用一句话来总结每种典型的机器学习算法，帮你抓住问题的本质，强化理解和记忆。

和分类、回归方法相比，无监督学习算法的主要特性是输入数据是未标注过的（即没有给定的标签或分类），算法在没有任何铺助的条件下学习数据的结构。这带来了两点主要不同。首先，它让我们可以处理大量数据，因为数据不需要人工标注。其次，评估无监督算法的质量比较难，因为缺乏监督学习所用的明确的优秀测度。

本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然，本文收录的算法并不完全，分类的方式也不唯一。

更加简单高效，从而实现提升数据处理速度的目的，节省大量的时间和成本。降维也成为了应用非常广泛的数据预处理方法。目前处理降维的技术有很多种，如SVD奇异值分解，主成分分析（PCA），因子分析（FA），独立成分分析（ICA）等。今天重点介绍主成分分析（PCA）。

近日，kdnuggets做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了954个回答，得出结论——Python已经打败R语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。

人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下TD Learning算法。TD Learning时序差分学习结合了动态规划DP和蒙特卡洛MC方法，且兼具两种算法的优点，是强化学习的核心思想。

数字视频篡改取证检测现已成为信号处理领域的一个研究热点。现如今我们的日常生活中随处可见到可以记录视频的高品质数码产品，并且一些高级的视频编辑软件也进入大家的视野，大家可以比任何时候都方便地处理和修改自己拍摄的视频。科技改变了我们的生活的同时也会给一些不法分子以可乘之机。数字视频作为信息传播的媒介之一通常会被用于商业广告、媒体新闻、法律机构和政府组织等单位传播信息，如果这些用于传播信息的视频被恶意篡改

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里小编为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。

维数约简常用于避免高维数据，如图像或文本中的维数灾问题。然而，传统的线性方法，如主成分分析（ Principal Component Analysis，PCA）和独立成分分析

机器学习起源于人工智能，可以赋予计算机以传统编程所无法实现的能力，比如飞行器的自动驾驶、人脸识别、计算机视觉和数据挖掘等。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们的是，很多算法是一类算法，而有些算法又是

针对现有的鲁棒主成分分析（ RPCA）方法忽略序列数据的连续性及不完整性的情况，提出了一种低秩矩阵恢复模型正则化不完全鲁棒主成分分析（ RIRPCA）。首先基于序列数据连续性的度量函数建立

进行子集划分并分别使用Bagging进行样本抽样，通过主成分分析（PCA）生成主成分系数矩阵；然后，在原始训练集和主成分系数矩阵的基础上进行特征转换，生成新的训练子集，再次使用Bagging对子集进行抽样，提升训练集的差异性，并使用训练子集训练C4.5基分

针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题，提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图（ PCA-HODG）的特征提取算法。首先，对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图提取，获取高质量深度图

针对超声阵列式光声计算层析成像技术数据采集量大、成像速度慢的问题，为拓展该技术在血流动力学等领域的应用，提出一种基于主成分分析（PCA）的快速光声计算层析图像重建方法。该方法首先通过部分全采样数据

Statsbot数据科学家Daniil Korbut简明扼要地介绍了用于推荐系统的主流机器学习算法：协同过滤、矩阵分解、聚类、深度学习。

高光谱图像各波段图像噪声分布复杂，传统去噪方法难以达到理想效果。针对这一问题，在主成分分析（PCA）的基础上，结合噪声估计和字典学习，提出一种新的高光谱去噪方法。首先，对原始高光谱数据进行主成分变换

特征，并将经主成分分析降维后的增广Gabor特征作为训练数据，代替原始的训练样本。然后，根据训练数据同时学习综合字典与分析字典，综合字典具有重构能力，分析字典可以快速求出系数矩阵。最后，根据各类别的重构误差进行分类，以达到人脸识别

针对主成分分析一贝叶斯判别法（ PCA-BDA）仅支持安全评价但不能发现危险因素的问题，引入属性重要度的概念，提出一种改进的PCA-BDA算法，并将其应用于石油钻井安全评价。首先，使用原始

主成分分析（PCA）常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩。然而，由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息。对于高光谱图像应用来说，只采用二阶统计信息是远远不够的，如异常像素的处理

基于主成分分析（ PCA）的盲攻击策略仅对具有高斯噪声的测量数据有效，在存在异常值的情况下，上述攻击策略将被传统的坏数据检测模块检测。针对异常值存在的问题，提出一种基于鲁棒主成分分析（ RPCA

主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）方法是目前应用很广泛的一种代数特征提取方法，可以说是常用的一种基于变量协方差矩阵对样本中的信息进行处理、压缩和抽提的有效方法，主要通过K-L（Karhunen-Loeve）变换展开式从人脸数据库中提取人脸的主要特征

针对脑电信号存在个体差异性并易受噪声、伪迹干扰的特点，提出一种基于独立成分分析ICA的优选特征通道算法。采用ICA将通道的数据分解为N200、P300、眼电伪迹以及其他生理信号，根据这些信号对每个

你如何有效地计算出不同机器学习算法的估计准确性？在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法

本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlibs APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。 你不是一个数据科学家。根据科技

机器学习算法数不胜数，要想找到一个合适的算法并不是一件简单的事情。通常在对精度要求较高的情况下，最好的方法便是通过交叉验证来对各个算法一一尝试，进行比较后再调整参数以确保每个算法都能达到最优解，并从

机器学习算法之最优化方法

基于核主成分分析的图像模糊篡改检测算法_杨本娟

基于PCA的H_K聚类算法研究_何莹

基于主成分分析的荧光磁粉检测缺陷识别技术_林果

机器学习中常用的降维方法是主成分分析(PCA)，而主成分分析常用奇异值分解(SVD)。那么SVD的效果到底如何呢？SVD常用来进行图像的压缩，我们就来实验一下。

基于快速独立成分分析和能量比函数的串补线路故障测距_商立群

一种新的基于频域独立成分分析的语音信号盲分离方法_吴奇昌

机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。

采用主成分分析方法(PCA)定义了简单的数学模型和轴向确定方法等来实现配准。大量实验证明，算法能够快速实现任意形状、大小及位置的两片点云配准。

针对图像占用空间大，特征表示时维数较高等的缺点，系统介绍了主成分分析（PCA）的基本原理。提出了利用PCA进行图像数据压缩与重建的基本模型。实验结果表明，利用PCA能有效的减

人脸识别是生物特征识别和人工智能领域特别重要的课题之一。讨论了统计主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）在人脸识别中的应用。PCA是基于统计的方法，可以对人脸库数据起

摘 要 : 将独立成分分析(ICA)应用于多姿态人脸识别。对比分析了】CA和主成分分析(PCA)两种人脸 识别方法的差异，并重点研究了多姿态人脸的独立成分。C)表示。在基于权向量幅值的方法

该文提出了一种适合于高光谱超维数据处理的基于Contourlet 变换和主成分分析的噪声消除方法。该方法首先利用Contourlet 变换实现图像的稀疏表示，再利用主成分分析对Contourlet 系数

掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。使用主成分分析对图像向量进行处理，向量维数一般都很高。二维主成分分析是直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵，与一维主成分

         提出一种基于主成分分析的人脸检测方法。由于RGB 各波段之间有高的相关性，所以不适用来进行场景分割和分析。通过对彩色图像RGB 波段数

本文提出一种文本过滤方法，即首先利用PCA（主成分分析）的方法进行文本特征抽取，在此基础上运用RS 中决策表上的规则推理方法，发现规则并形成规则库，对于新进来文档将其

网络流量的特性分析一直是通信网络性能分析的一个极其重要的问题。本文主要采用主成分分析（PCA）的方法对采样到的网络流量数据进行分析，发现这些流量数据呈现低维特性

计算信息特征(属性)的权重问题在信息分类及模式匹配中是一个研究热点。该文提出一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法，利用此算法删除原始特征中与分类不相关的特征